[논문 리뷰] Energy Efficient User Association and Power Allocation in Millimeter Wave Based Ultra Dense Networks with Energy Harvesting Base Stations

H. Zhang, Sai Huang외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 24.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 17인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 에너지 수확 기반의 밀도 높은 밀리미터파 네트워크에서 에너지 효율성과 로드 밸런싱을 최적화하기 위해 라그랑주 이중 분해를 사용한 공동 사용자 할당 및 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 블록화 조건 하에서 MAX-SINR보다 최대 9배 높은 에너지 효율성을 달성하며, 빠른 수렴성과 보장된 최소 사용자 데이터 전송률을 확보한다.

ABSTRACT

Millimeter wave (mmWave) communication technologies have recently emerged as an attractive solution to meet the exponentially increasing demand on mobile data traffic. Moreover, ultra dense networks (UDNs) combined with mmWave technology are expected to increase both energy efficiency and spectral efficiency. In this paper, user association and power allocation in mmWave based UDNs is considered with attention to load balance constraints, energy harvesting by base stations, user quality of service requirements, energy efficiency, and cross-tier interference limits. The joint user association and power optimization problem is modeled as a mixed-integer programming problem, which is then transformed into a convex optimization problem by relaxing the user association indicator and solved by Lagrangian dual decomposition. An iterative gradient user association and power allocation algorithm is proposed and shown to converge rapidly to an optimal point. The complexity of the proposed algorithm is analyzed and the effectiveness of the proposed scheme compared with existing methods is verified by simulations.

연구 동기 및 목표

• mmWave 기반 초밀도 네트워크에서 에너지 효율성과 로드 밸런싱 문제를 해결한다.
• QoS, 간섭 및 에너지 제약 조건 하에서 사용자 할당 및 전력 할당을 최적화한다.
• 로드 밸런싱과 네트워크 유틸리티를 극대화하는 저복잡도이고 수렴 가능한 알고리즘을 개발한다.
• 최소 사용자 데이터 전송률 요구사항을 충족시키면서 간섭과 에너지 소비를 최소화한다.

제안 방법

• 혼합정수프로그래밍 문제로 공동 사용자 할당 및 전력 할당을 수식화한다.
• 이진 사용자 할당 지표를 연속화하여 문제를 볼록 최적화 문제로 변환한다.
• 라그랑주 이중 분해를 적용하여 이중 문제를 두 개의 하위 문제로 분해한다: 사용자 할당 및 전력 할당.
• 사용자 할당 및 전력 할당 변수를 번갈아 가며 갱신하는 반복적 기울기 기반 알고리즘을 개발한다.
• 로드 밸런싱 제약 조건과 기지국의 에너지 수확 능력을 통합한다.
• LOS/NLOS 경로 손실 및 색잡이 매개변수를 포함한 블록화 인식 mmWave 채널 모델을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 수확 기반의 mmWave 초밀도 네트워크에서 사용자 할당 및 전력 할당을 공동으로 최적화하여 에너지 효율성을 극대화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 이러한 네트워크에서 로드 밸런싱은 SINR 기반 할당 대비 네트워크 성능을 얼마나 향상시키는가?
• RQ3 블록화 및 경로 손실을 포함한 실제 mmWave 전파 조건 하에서 제안된 알고리즘이 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ4 제안된 반복적 알고리즘의 수렴 특성과 계산 복잡도는 어떠한가?
• RQ5 제안된 방식은 고에너지 효율성을 달성하면서도 최소 사용자 데이터 전송률 요구사항을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 기지국 수가 1500에 도달할 경우, 블록화 영향이 있더라도 제안된 알고리즘이 MAX-SINR 대비 최대 9배 높은 에너지 효율성을 확보한다.
• mmWave 소셀 안테나 이득이 높을수록 에너지 효율성이 증가하며, 제안된 방법은 모든 이득 수준에서 MAX-SINR를 능가한다.
• 제안된 알고리즘은 약 20회 반복 이내에 빠르게 수렴하지만, 로드 밸런싱 부족으로 인해 MAX-SINR 알고리즘은 수렴하지 못한다.
• 제안된 방식은 모든 기지국에서 일관되고 공정한 가격 설정 규칙을 제공하여 안정적이고 예측 가능한 사용자 할당을 가능하게 한다.
• 사용자 데이터 전송률이 최소 요구 수준을 유지됨으로써 효과적인 공정성과 QoS 제공이 가능하다.
• 알고리즘은 매크로셀과 소셀 간의 간섭을 조율하고 로드를 균형 있게 분배함으로써 네트워크 유틸리티를 크게 향상시킨다.